報告書番号

T02008

タイトル（和文）

全球気候モデルによる東アジア地域の海面気圧場の再現性能評価

タイトル（英文）

Performance of global climate model for reproducing present sea level pressure field over Eastern Asian region

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

全球気候モデルの気候再現性能に関する定量的な評価手法を提案し，東アジアの海面気圧場に適用した。手法は｢観測値をもとにした主成分空間｣内に投影した主要変動パターンの時間空間変動を評価するものである。1例としてNCAR-CSMの出力結果(ACACIA)に適用した結果，a)1月の結果は，冬型が弱く再現されるものの，現状気候はある程度再現できている，b)7月の結果は北太平洋高気圧の強度と位置が現状と異なるため，まだ再現性が良くないことが明らかになった。同手法を用いて東アジアに対する，世界の全球気候モデルの気候再現結果と比較した結果，ACACIAと世界の全球モデルの特徴は類似していることがわかった。これらの結果から判断して，全球気候モデルの出力結果は，冬季の東アジアについては気温，降水量などの影響評価に利用可能な段階に近いと見られるが，夏季のデータについては利用にはまだ十分な注意が必要といえる。

概要 （英文）

In this study, the performance of a global climate model is evaluated for reproducing the present SLP (Sea Level Pressure) field in CO2 transient runs which will be used for the prediction of regional climate change. The results calculated by the model are projected in the space with the Z-scores (component scores) from the principal component (or EOF) of observed data as the axes and their biases are evaluated quantitatively. This proposed method was first applied to the previous runs (CSM125, ACACIA) from NCAR-CSM for verification. The model performance is also evaluated relatively through comparison with the outputs from other global climate models in the world.In ACASIA, the January SLP field is reproduced realistically although the winter monsoon is weak and resembles the December pattern. On the other hand, the July SLP field is not reproduced well; the intensity of the North Pacific High is overestimated and its ridge shifted to the south, which are not realistic phenomena. The performance of ACACIA is better compared to other global climate models for reproducing the winter SLP field except ECHAM which achieved the best reproduction performance for both January and February with little significant biases. All the models tend to reproduce the Siberian High, which is a common feature of present models. For the summer SLP field, ACACIA represents the average performance among the models which have poor performance. From a series of analyses, outputs from global climate models in winter seems to be useful for the prediction of regional climate change with some care. However, summer results are inadequate for this purpose.

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